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数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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新增实体元模型关系 概述 应用元模型支持用户通过信息架构图进行模型实例关系管理，单击关系连线，可新增实体元模型关系。 操作步骤 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，选择“模型目录”。

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如何查看和修改模型图类型 当模型图的类型和当前建模内容不匹配时会出现各种各样的错误，应该正确的选择图的类型。 查看图类型 在工程树上右键点击需要查看的图或在打开图鼠标右键菜单“属性”按钮。 即可在属性栏查看当前图的类型。 修改图类型 打开模型图的属性菜单，即可在类型栏下拉框中选择自己需要的视图，点击“保存”。

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ts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArt

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资源关系变更的消息通知模型 资源关系变更的消息通知模型 表1 资源关系变更的消息通知模型 参数 参数类型 描述 notification_type String 消息通知类型。此处的消息通知类型为“ResourceRelationChanged”。 notification_creation_time

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说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用 介绍语言处理相

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参数解释： 是否返回源模型 数据实例 关联的最新版本目标模型数据实例。此参数仅对源/目标模型为M-V模型实体有效。 约束限制： 不涉及。 取值范围： true：返回源模型数据实例关联的最新版本的目标模型数据实例。 false：返回源模型数据实例关联的所有版本的目标模型数据实例。 默认取值：

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提供针对医疗行业的AI自动建模工具。 提供医疗领域专业的预置资产，提升企业的效率。 内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基

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阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更

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大区和区域的对应关系 表1 大区和区域的对应关系 大区 区域 中国大陆 华北-北京一 华北-北京四 华北-乌兰察布一 华东-上海一 华东-上海二 华南-广州 华南-深圳 西南-贵阳一 亚太 中国-香港 亚太-新加坡 亚太-曼谷 亚太-雅加达 南非 非洲-约翰内斯堡 拉美西 拉美-圣地亚哥

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享和分析功能，曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保

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程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数据转换为样本，在已有样本基础上提升标注效率；也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量，作为底图进行辅助标注，提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 图7 辅助标注1 图8 辅助标注2 图9 多种样本半自动标注工具

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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 网站论坛 不合规图片的识别和处理是用户原创内容（UGC）类网站的重点工作

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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华为HiLens和ModelArts的关系 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，核心功能是模型训练。华为HiLens偏AI应用开发，并实现端云协同推理和管理。 您可以使用ModelArts训练算法模型，然后在ModelArts或者华为HiLens中转换成华为HiL

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数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”

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单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，选择“模型目录”。 如果没有对话框出现，选择“模型目录”，右上角单击“体验新版”，切换至新版模型目录。 选择“应用元模型”页签，显示应用元模型信息架构图。 单击关系连线，右侧弹出关系列表对话框。 单击源类模型或目标类模型名称，查看对应模型实例详情。

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常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。

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logic_tb_id String 逻辑实体的ID，填写String类型替代Long类型。 biz_catalog_id String 归属的业务分类的id，填写String类型替代Long类型。 catalog_path String 归属的业务分类的路径 {"l1Id":"","l2Id":""

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